AI 영상 프로덕션 팀 "단디" 빌딩기 — 에이전트 10명, 그리고 옵시디언 장기기억

💁‍♀️ Claude Code Fable5로 작성한 글입니다.

TL;DR

1. 영상 프로덕션 조직을 리서치해서, Claude Code 위에 에이전트 10명짜리 AI 프로덕션 팀 "단디(DanD)"를 만들었습니다 (기획PD부터 편집자까지).

2. 옵시디언 볼트를 팀의 장기기억(지식베이스)으로 붙여서, 프로젝트를 할수록 팀이 똑똑해지는 구조를 잡았습니다.

3. 첫 실전으로 "고양이 해먹 침대 10초 광고"를 한 줄로 요청 → 기획서·대본·스토리보드·생성 프롬프트(Midjourney/Kling/Suno)·제작 가이드까지 문서 5종 패키지가 나옵니다.

💭 계기

저는 영상 제작 프로세스를 알고 있습니다. 그래서 더 갖고 싶었습니다 — AI로 굴러가는 나만의 프로덕션.

이번 스터디에서 제 목표는 처음부터 "에이전트 팀 하나 만들어보자"였습니다. 그런데 다른 걸 파느라 계속 미뤄졌고, 마지막 스터디가 다가오니 마음이 급해졌습니다. 완성은 못 해도 시도라도 해보자는 마음으로 시작했는데, 생각보다 멀리 갔습니다.

방향은 처음부터 정해뒀습니다:

• 광고·홍보, 상업, 유튜브, 웹드라마까지 다루는 범용 팀

• 촬영은 없음. 기획 → 콘티 → 대본 → 씬별 생성 프롬프트까지 AI로

• 스토리 영상이면 캐릭터 설계까지 (씬이 바뀌어도 같은 인물이어야 하니까)

🧰 준비물

• Claude Code (Agent Teams 기능 켜둠)

• Obsidian (지식베이스용 새 볼트)

• harness 메타 스킬 — "에이전트 정의 + 스킬 + 오케스트레이터"를 한 세트로 만들어주는 스킬 (제가 미리 만들어둔 것. 없어도 아래 재사용 프롬프트처럼 직접 요청하면 됩니다)

📋 Step 1. 프로덕션 구조를 "에이전트가 쓸 지식"으로 만들기

제 머릿속에 있는 제작 흐름을 그대로 쓰지 않고, 일부러 리서치부터 시켰습니다. AI 팀의 직무 설계에는 근거 문서가 필요하기 때문입니다. 에이전트는 제 머릿속을 못 읽으니까요.

Claude Code에게 리서치를 시켜서 이런 걸 문서로 만들었습니다:

• 전통 프로덕션 조직도: Producer(기획·조율) → Director(연출·검수) → 전문 부서(촬영/미술/사운드/편집)

• 2026년 AI 영상 파이프라인: 요즘은 text-to-video로 바로 뽑기보다 이미지(키프레임)를 먼저 만들고 → image-to-video로 영상화하는 게 표준. 룩과 인물 고정에 유리해서요

• 캐릭터 일관성 기법: 레퍼런스 시트(46각도), Midjourney cref, LoRA 학습(1030장)

여기서 발견한 매핑이 이 프로젝트의 뼈대가 됐습니다. AI 영상에서는 촬영·조명·세트 부서가 "프롬프트·생성·룩 설계"로 치환된다는 것.

🏗️ Step 2. 에이전트 10명 — 직무를 그대로 조직으로

리서치 문서를 근거로 harness 스킬에게 팀 구축을 맡겼습니다. 결과물은 .claude/agents/ 에이전트 10명 + .claude/skills/ 스킬 13개:

[📸 스크린샷: .claude/agents 폴더의 에이전트 파일 10개]

설계하면서 정한 원칙 몇 가지:

• "단디야"라고 부르면 발동 — 오케스트레이터 스킬의 트리거를 팀 이름으로 잡았습니다. "단디야, ~영상 만들어줘" 한 줄이 곧 발주서입니다

• 모델 혼합으로 토큰 절약 — 깊은 추론이 필요한 6명(기획·대본·콘티·프롬프트·검수 등)은 opus, 정형 작업 4명(아트·사운드·편집·패키징)은 sonnet

• 도구를 하드코딩하지 않기 — "광고는 무조건 Runway" 식으로 박아두지 않고, 에이전트가 지식베이스의 도구 가이드를 조회해서 그때그때 고르게 했습니다. 도구 생태계가 너무 빨리 바뀌어서요

• 안전 규칙 — 모든 에이전트에 "절대 rm으로 삭제 금지, 삭제는 휴지통 이동만"을 박았습니다. 영상 산출물은 날아가면 복구가 안 되니까요

🧠 Step 3. 팀의 장기기억 — 옵시디언 위키 볼트

여기가 이번 빌딩의 핵심이었습니다. 에이전트 팀의 약점은 세션이 끝나면 다 까먹는다는 것. 그래서 옵시디언에 새 볼트를 만들고, 에이전트 전용 위키 구조를 넣었습니다 (Karpathy의 LLM 위키 패턴 기반).

AI-Agent-DanD-Production/

├── CLAUDE.md ← 에이전트가 따르는 운영 규칙

├── index.md ← 볼트 전체 지도

├── log.md ← 작업 로그

└── AI-Sessions/

├── raw/ ← 원본 자료 (절대 수정 금지)

└── wiki/ ← 가공된 지식

├── concepts/ ← 개념 (파이프라인, 캐릭터 일관성...)

├── sources/ ← 리서치 요약, AI 도구 가이드

├── decisions/ ← 의사결정과 근거

├── errors/ ← 실패 기록 (다시 반복하면 안 되는 것)

├── projects/ ← 프로젝트별 맥락

└── design/ ← 스타일·프롬프트 규칙

[📸 스크린샷: 옵시디언에서 본 볼트 구조 또는 그래프 뷰]

운영 규칙이 이 구조의 절반입니다:

• 명령은 4개로 고정: save / ingest / query / lint

• 저장 전 5가지 필터 — ① 반복 재사용? ② 인수인계에 필요? ③ 결정 근거 추적? ④ 반복하면 안 되는 실패? ⑤ 팀 공통 규칙? — 하나도 해당 없으면 저장 안 함. 무분별한 저장은 맥락 오염이라서요

• Step 1의 리서치 결과 7개 문서를 첫 지식으로 ingest

그리고 단디의 모든 에이전트에게 knowledge-sync 스킬을 줬습니다: 작업 전에 위키를 query하고, 작업 후에 배운 걸 save하는 루프. 이게 돌아가면 프로젝트를 할수록 팀이 똑똑해집니다. 예를 들어 prompt-engineer는 도구를 고를 때 위키의 sources/ai-video-tools 문서를 읽고 판단하는데, 새 도구 노하우가 쌓이면 다음 프로젝트의 선택이 달라집니다.

🎬 Step 4. 첫 실전 — 고양이 해먹 10초 광고

긴장하면서 한 줄 던졌습니다:

단디야, 고양이용 해먹 침대 홍보하는 10초짜리 영상 만들어줘.

producer가 브리프를 분석해서 "광고형, 캐릭터 모듈 불필요(서사 없음)"를 판별하고, 파이프라인이 쭉 돌았습니다: 기획서 → 3씬 대본(3-4-3초) → 샷별 콘티 → 스타일 가이드 → 도구 선택(이미지 Midjourney, 영상화 Kling, BGM Suno) → 샷별 프롬프트 → 사운드 플랜 → 편집표. director가 단계마다 "기획이랑 대본이 맞나, 콘티에 빠진 씬이 없나"를 교차 검수했고요.

[📸 스크린샷: 단디 실행 중 파이프라인 진행 장면]

🔧 Step 5. 삽질과 v2 개편 — "흐름은 돌았는데, 결과물이 안 보여"

삽질 두 개를 공유합니다. 사실 이게 이 글에서 제일 하고 싶은 얘기입니다.

삽질 1: 스킬이 트리거가 안 됨. Claude Code는 .claude/agents, .claude/skills를 현재 작업 폴더(cwd) 기준으로 읽습니다. 상위 폴더에서 실행하면 단디가 없는 사람이 됩니다. 하네스 폴더로 cd 해서 실행해야 합니다.

삽질 2: 첫 결과물이 클라이언트용이 아니었음. 파이프라인은 완주했는데, 산출물이 01_producer_brief.md, 04_prompt_sheet.md 같은 에이전트 내부 작업 파일이었습니다. 만든 입장에선 뿌듯한데, 받는 입장(저)에선 뭘 봐야 할지 모르겠더라고요. 그래서 피드백을 줬습니다 — "흐름은 돌았는데 결과물이 명확하지 않아. 내가 보기 편한 결과물이 나와야겠어."

이 피드백으로 v2 개편을 했습니다:

• 프로젝트 폴더 체계: 요청마다 projects/260611-cat-hammock-promo/처럼 날짜+작업명 폴더 생성. 폴더만 봐도 언제 뭘 했는지 보임

• 클라이언트 문서 5종: 내부 작업 파일(working/)과 별개로, account-manager가 기획서·대본·스토리보드(표)·프롬프트 시트·제작 가이드를 "고객에게 설명하듯" 다시 써냄

• 자산 폴더: 생성 이미지/영상 저장 위치(assets/images·videos/)와 제품 실물 사진을 넣는 입구(assets/input/) — 광고인데 실물 반영 입구가 없었다는 건 꽤 큰 구멍이었습니다

• 검수 루프: 생성한 이미지를 폴더에 넣고 "검수해줘" 하면 director가 이미지를 직접 보고 일관성·결함을 체크

projects/260611-cat-hammock-promo/

├── README.md ← 진행 상태·다음 액션이 한눈에

├── deliverables/ ← 내가 보는 문서 5종

├── assets/ ← input(자료 투입)·images·videos

└── working/ ← 에이전트 작업 내역 (감사용)

[📸 스크린샷: deliverables 폴더의 문서 5종 / 기획서 열어본 화면]

📊 결과 — Before / After

지금은 프롬프트 시트를 들고 Midjourney·Kling·Suno에서 실제 생성만 하면 되는 상태입니다.

💡 핵심 인사이트

1. AI 팀 설계 = 조직 설계. 에이전트를 몇 명 만들지보다 "실제 조직에서 이 일을 누가 왜 나눠 하는가"를 먼저 리서치한 게 결정적이었습니다. 직무의 근거가 있으니 에이전트 역할 정의가 흔들리지 않았습니다.

2. 위키가 에이전트의 장기기억. 세션 컨텍스트는 사라지지만 볼트는 남습니다. "작업 전 query → 작업 후 save" 루프 하나로 팀이 누적 학습하는 구조가 됩니다. 단, 5가지 저장 필터가 없으면 위키가 금방 쓰레기장이 됩니다.

3. 첫 결과물에 실망해도 정상. 하네스는 한 번에 완성되는 게 아니라 피드백으로 진화하는 시스템입니다. "결과물이 안 보여" 한 마디가 account-manager라는 새 직무를 만들었습니다.

4. 빨리 변하는 건 고정하지 않기. 생성 도구는 위키에서 조회하게 했고, 기본값이 필요한 것(BGM=Suno)만 고정했습니다.

🚀 다음 계획

• 프롬프트 시트로 실제 생성 돌리기 (Midjourney → Kling → Suno) → 결과물과 함께 후속 글

• 생성하면서 얻는 도구 노하우를 위키에 ingest → 도구 가이드 확장

• 웹드라마(캐릭터 모듈 활성) 케이스로 두 번째 실전

참고 자료

• Karpathy의 LLM Wiki gist — 에이전트 위키 패턴의 원형

• write-post — 이 사례글의 구조를 참고한 스킬